# Content Classification

> Babel StreetはAIを活用したコンテンツ分類技術により、多言語データを分類体系・関連性・リスクに基づいて整理し、より迅速で明確なインテリジェンスを実現します。詳細をご覧ください。

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*​​​Babel Street​​を活用したコンテンツ分類技術*
# 高度なコンテンツ分類技術でデータを解放

SNS、世界的なニュース、あるいは入手困難なデータソースのいずれを監視する場合でも、正確なリアルタイムの分類により、重要なインテリジェンスが常に利用可能な状態に保たれます。高度なAIと自然言語処理を活用するBabel Streetは、カスタマイズ可能な分類体系、関連性、リスクレベルに基づいて情報を自動的に分類します。これにより、多様なソースからの膨大な多言語データを効率的に整理、フィルタリング、解釈することができます。

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## 情報に基づいた行動を可能にする適応型コンテンツ分類

- **リアルタイムの多言語データ分類**: 200以上の言語に対応し、膨大な量のデータをリアルタイムで自動的に分類して、迅速な意思決定を実現
- **カスタマイズ可能な分類体系**: 特定の業界、ミッション、または運用上のニーズに合わせてカスタマイズされた分類法を定義、展開し、継続的に改善可能
- **リスクと関連性の評価**: コンテンツを関連性とリスクレベルで分類し、情報源を問わず、重要な情報を確実に抽出
- **合理化され​た​プロセス**: 手動によるデータレビューを削減し、インテリジェンスおよび分析ワークフローを効率化することで、業務効率を向上
- **積極的なセキュリティ態勢**: 膨大なデータセット内の潜在的な脅威や機密情報を迅速に特定し、セキュリティ態勢を強化
- **コンテキスト​認​識型分類**: エンティティ抽出と関係性マッピングによる分類機能強化で、人・組織・イベントの隠れたつながりを発見

## 分類と発見のためのスマートコンテンツマッピング

### 自動分類
- 高度なトピック分類ツールにより、コンテンツをカテゴリ、リスク、関連性によって自動的に分類
- 受信データをリアルタイムで評価・分類することで、あらゆるソースから重要な情報を抽出

### 分類法の管理
- 独自の運用要件に合わせて、業界固有またはミッション主導型の分類体系を設計・展開
- 進化するデータと新たな脅威に適応するため、分類体系を継続的に洗練

### コンテキスト認識
- 単純なキーワードのタグ付けを超え、エンティティ抽出と関係性マッピングを実現
- 人、組織、トピック、イベント間の隠れたつながりを発見し、より深いインサイトを取得

### リスク評価
- 大規模データセット内の情報の重要性とリスクプロファイルを自動判定
- 機密性が高い、または影響の大きいコンテンツを優先的に取り上げ、エスカレーションして追加対応を実行

### 運用ワークフロー
- 効率的な分類により手動レビューを削減し、時間を節約して精度を向上
- 分類作業をインテリジェンス分析ワークフローに統合し、エンドツーエンドでプロセスの効率化を実現

### セキュリティとコンプライアンス
- 機密データと潜在的な脅威を迅速に特定し、総合的なセキュリティ態勢を強化
- 規制要件に従ってデータを整理・分類することで、コンプライアンス活動を支援

## 専門家に相談する

[ミーティングの予約](https://www.babelstreet.jp/contact)

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